【情報・生産技術部】

NC フライス盤の切削加工における面粗さ予測に関する研究
奥田
高橋

１．

誠、長尾達明(情報・生産技術部 システム技術グループ)

和仁、横田知宏(情報・生産技術部 試作加工グループ)

はじめに治具被削材

熟練技術者の高齢化に伴い、熟練者の技能・ノウハウを非熟練者に伝承することが求められている。熟練者は使用設備から発生する音や振動によって異常発生などを判断しており、これら技術情報をデジタル化する場合、既存の設備に加速度センサやアコースティックエミッション(AE)などを後付けしてデータを取得する場合が多い。高精度な仕上がりが要求される切削加工においても、熟練者の加工方向

図1

技能・ノウハウによって、目標となる加工精度を得るための加工条件が選定されている。そのため、非熟練者が熟練被削材とその固定方法および切削方法
表1

者のように加工精度を選定するためには、加工精度を予測するシステムが有効である。
これまで、高精度な加工面仕上がりが要求される旋盤加工において、面粗さの高精度な予測を目指した多項式モデ
1) や、ルおよびニューラルネットワークを用いた研究
Kriging 法を用いた予測モデルの研究 2)が行われている。

バイス

条件名

記号

切削速度

V

刃当たり送り
径方向切込み軸方向切込み

faeap

切削条件
単位

条件値
50, 70, 100 (第 1 実験)
m/min
60, 80, 90 (第 2 実験)
mm/tooth
0.05, 0.10, 0.15
mm
0.5, 1.0, 3.0, 5.0
mm1.0, 5.0

指標として、算術平均粗さ Ra (µm)を測定した。1 加工条

本稿では、同じく高精度な加工面仕上がりが要求される
エンドミルによる切削加工において、加工条件などを与え件当たり 6 点測定している。

ることで面粗さを予測する機械学習モデルを構築し、評価を行ったため、これについて報告する。

３．

２．

ト 3) による学習モデルを評価した。説明変数を切削条件（切削速度、刃当たり送り、径方向切込み、軸方向込み）

実験方法

２．１ 実験設備
実験に用いた加工機は、イワシタ社製ラム型立フライスとし、目的変数を測定した 6 点の Ra の平均値とした。予測精度の指標として、以下で表される平均絶対誤差 MAE

盤 NR2 である。工具には直径 10 mm 刃数 2 枚のスクエアエンドミルを用いて、突出しを 45 mm として、被削材を用いる。

(S50C)に対して側面切削をダウンカットで行った。図 1 に示すように、被削材のサイズは幅 150 mm、高さ 40 mm、𝑛𝑛

1
𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 = �|𝑦𝑦𝑖𝑖 − 𝑦𝑦�|𝚤𝚤𝑛𝑛𝑖𝑖=1

奥行き 11 mm とし、奥行き方向のびびりを軽減させるため、被削材と合わせて治具を挟んで固定している。また、主軸モータの電源に対して、クランプ電流計を取り付けて、0.1 s 間隔で PLC に保存が可能である。
２．２ 実験手順
加工実験を行った切削条件を表 1 に示す。それぞれの条

ここで、𝑦𝑦𝑖𝑖 は面粗さの実測値、𝑦𝑦�は予測値である。
𝚤𝚤３．１ 電流特徴量と変位量の有無による評価

第 1 実験では、電流特徴量の有無による予測精度を評価した。評価結果を図 2 に示す。ここでの電流特徴量とは、加工中の電流値の平均と加工前後の電流値の平均との差分値である。

件の組合せで、計 144 種類の条件で実験を行った。また、
図 1 に示すように、異なる径方向切込みは、1 個の被削材

図 2 に示すように、説明変数に電流特徴量を追加した場
合、電流特徴量なしと比較して、学習および評価共に MAEに対して降順に加工を行った。加工中には、主軸モータの電源供給電流を測定している。の数値が大きくなった。重要度においては、刃当たり送り、径方向切込み、軸方向切込みの割合が減り、電流特徴量の実験は 2 段階に分けて実施した。第 1 実験では切削速度50, 70, 100 m/min で実施した。第 2 実験では、切削速度 60,重要度が一番高かった。また、電流特徴量の有無によって値の変化が少なく、比較的割合が高かったのは、切削速度80, 90 m/min で、加速度センサを設置して実施した。加速度センサの向きは、フライス盤に向かって、X：左右、Y：であった。これらのことから、電流特徴量は、刃当たり送り、径方向切込み、軸方向切込みと相関があり、これらと前後、Z：上下である。加工後、加工面の仕上がり精度のKISTEC研究報告2021

解析結果および考察

2.2 節の実験によるデータを用いて、ランダムフォレス30

【情報・生産技術部】

図3

変位量の有無による解析結果の比較

Ra 予測値 [µm](a) 電流特徴量なし

Ra 実測値 [µm](a) 変位量なし(b) 電流特徴量あり
図2

電流特徴量の有無による解析結果の比較

同等程度に面粗さとの相関があり、切削速度が面粗さの予Ra 予測値 [µm]測精度向上に一番寄与していると推測できる。
そこで、第 2 実験においては、切削速度の重要度が高いことを考慮し、びびり振動が影響すると考え、加速度を取得しながら実験を行った。加速度データから算出した変位量の有無による予測精度を評価した結果を図 3 に示す。ここでの変位量とは、各軸 X, Y, Z それぞれの加工中の加速度データを、時間の 2 重積分によって計算された変位量である。図 3 に示すように、「Y 軸のみ」「X 軸、Y 軸」「YRa 実測値 [µm](b) X 軸、Y 軸軸、Z 軸」「X 軸、Y 軸、Z 軸」は、「変位量なし」と比較すると、評価 MAE の数値が小さく、予測精度が向上した。
これにより、Y 軸の変位量が面粗さを予測するのに有効であることが分かった。Y 軸は、加工面に対して垂直な方向

図4

変位量の有無による Ra 予測値 vs 実測値の比較

図5「X 軸、Y 軸」モデルの各評価用データの誤差率であるため、面粗さとの相関が高いということは想定通りである。今回一番効果のあった変位量は「X 軸、Y 軸」であり、「変位量なし」と比較して、評価 MAE が 0.420 µmから 0.342 µm と、約 20%改善した。各条件での実測値 vs予測値グラフを図 4 に示す。また、「X 軸、Y 軸」モデル
における、評価用データ 22 条件の実測値と予測値との絶対誤差率を図 5 に示す。最大で約 100%の誤差が発生する場合があるため、実用に向けて改善が必要である。絶対誤差率の平均値 (Mean Absolute Percentage Error: MAPE)は26.7%であった。

ではなく、各測定位置の面粗さを目的変数とする。測定位

３．２ Ra 測定位置毎の面粗さ予測
第 1 実験、第 2 実験を合わせた各加工条件で測定した 6

置毎の面粗さを説明変数によって区別するために、次の説明変数をし、評価した結果を図 7 に示す。

点の Ra の最小値、最大値および平均値を図 6 に示す。実験 No.1-72 が第 1 実験、実験 No.73-152 が第 2 実験である。

(1) 累積切削時間
加工開始から Ra 測定位置までの切削時間

同一加工条件でも、測定位置によるバラつき幅が一定ではないことが分かる。そこで、面粗さ予測精度を向上させる(2) 累積除去体積
加工開始から Ra 測定位置までの除去体積ために、前節のように実験毎の Ra の平均値を算出するの

31

KISTEC研究報告2021

【情報・生産技術部】

実験 No.
図6

図7

各加工条件における 6 点の Ra の最小値、最大値および平均値

図8

各測定位置での面粗さ予測

送り速度・総除去体積の効果

評価 MAE は 0.295 µm と図 2(a)の評価 MAE 0.458 µm と比較して改善している。重要度は変わらず切削速度と径方

また、同一加工条件でも測定位置による面粗さのバラつき幅が一定ではないことを示し、目的変数を測定位置毎の向切込みが高いため、単純にデータ量が増えたために改善したものであると考えられる。

面粗さとし、以下を説明変数に追加することで面粗さ予測モデルの精度を向上させた。
(2)-1 加工開始から測定位置までの切削時間(2)-2 加工開始から測定位置までの除去体積

さらに、送り速度と加工条件毎の除去体積を説明変数に追加した結果を図 8 に示す。図 7 と比較して、評価 MAEが 0.026 µm 改善した。図 8 の重要度から、切削速度よりも送り速度、径方向切込みよりも除去体積の方が、面粗さ本研究で構築した面粗さ予測モデルは MAPE: 22.2%であり、実用化に向けた予測精度向上の改善策を示した。

を予測するのに適していると推測できる。なお、図 8 での評価 MAPE は 22.2%であり、図 5 の変位量を追加した場

今後実用化に向けて、より剛性の高いマシニングセンタにて同様の実験を行い、切削抵抗・放射温度や高速サンプ合と比較しても 4.5%改善している。
しかし、実用化に向けては、現状の予測モデルでは実測リングの加速度などを測定する予定である。そして、本研究で得られた知見を活用し、センサデータの特徴量の追加値と予測値の誤差が大きいため、改善が必要である。改善策としては以下が考えられる。

や、ニューラルネットワークの活用を検討し、面粗さ予測精度の向上を目的とした研究を実施する予定である。

(1) より高速なサンプリングでの主軸モータ電流の取得【参考文献】(2) 面粗さに相関のある電流特徴量の検討

1. Neelesh Kumar Sahu1 Atul B. Andhare2 Sandip Andhale3
Roja Raju Abraham, Prediction of surface roughness in turning(3) 有効な説明変数（切削抵抗など）の追加(4) ニューラルネットワークを用いた予測モデルの構築

４．

of Ti-6Al-4V using cutting parameters, forces and toolvibration”, IOP Conf. Series: Materials Science andまとめEngineering, 346 (2018).
2. 三坂孝志ほか：振動計測データと簡易モデルに基づく

本研究では、フライス盤でのエンドミルによる側面切削を行い、ランダムフォレストによる面粗さ予測モデルを構

表面粗さの推定手法の検討，日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集，606 (2019).

築・評価し、機械学習における面粗さ予測の有効性を示した。以下の特徴量が、面粗さ予測精度の向上に効果的であ

3. 佐久間太志ほか：機械学習を導入した工具カタログのデータマイニングプロセスの提案，日本機械学会論文

ることが分かった。
(1)-1 加工面に対して垂直方向の変位量

集，85, 877 (2019).

(1)-2 送り速度(1)-3 総除去体積

KISTEC研究報告2021【外部発表】口頭発表１件32